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2G网络的基站子系统和4G网络的eNodeB系统负责用户接入和无线资源管理,在移动网络中占有重要地位。目前移动网络基站告警的传统被动响应式处理已不能满足移动运营商的网络故障管理需求,具备告警分析、主动发现网络问题的管理模式是未来告警故障管理模式的发展方向。本文为中国移动某市公司设计实现了一套移动网络基站告警数据处理分析系统,统计分析基站告警数据,给出网络整体状态的评价,并挖掘历史告警中基站退服告警发生规律,分析基站退服原因,从而帮助网络维护人员掌握网络整体运行状态和主要故障,及时调整设备维护策略,保障网络设备的稳定运行。移动基站告警数据处理分析系统主要由告警统计模块、网络状态评价模块和退服原因分析模块组成。告警统计模块实现了从不同角度呈现基站告警数据,包括2G网络和4G网络,该模块筛选出退服时长或频次多的基站及退服告警在各区域或代维的占比分布；网络评价模块设计合理的指标体系,采用模糊层次分析法结合专家意见给出基站系统整体状态的综合评价,并利用CART算法实现自动评价,该模块帮助用户从整体上把握网络状态及其变化；基站退服原因分析模块实现基站退服原因的自动化判断,该模块分为基站退服告警规则挖掘模块和规则应用的专家系统模块。在告警规则挖掘中,采用基于数据约束的时间窗口法进行告警预处理,分别测试基于Apriori算法和FP-Growth算法的挖掘模型运行效率,选择了基于FP-Growth算法的挖掘模型。在规则后处理中,提出基于Apriori原理、数据约束和支持度排序的模型,合理有效地呈现规则以供评估。在挖掘出告警规则应用上使用基于规则的专家系统,将挖掘出的规则结合专家经验转换为专家系统中的知识库,使用模糊匹配推理机制和数据驱动控制策略实现基站退服原因的判断。本文实现的移动基站告警数据处理分析系统已在某市移动公司稳定运行,系统能够从多个角度呈现基站告警数据；能够给出每月网络状态量化值及变化；能够挖掘出基站退服告警发生规律,并将规律通过专家系统应用到实际中,实现退服原因的判断,满足移动公司的业务需求。